Open Access

Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages unter dem Förderkennzeichen 01MN23022A.

DiCES
Digital Transformation of Circular Economy for Industrial Sustainability

Laufzeit:
01.06.2023 – 30.05.2026

Förderkennzeichen:
01MN23022A

Projekthomepage:
project-dices.de 

Ziel des Forschungsprojekts ‚DiCES‘ ist die Entwicklung eines datenbasierten integrierten Wertschöpfungssystems der multidimensionalen Kreislaufwirtschaft für produzierende Unternehmen, das echte Kreislaufwirtschaft vollständig zum Teil der operativen Auftragsabwicklung von Unternehmen macht.

Ausgangssituation:
Industrielle Wertschöpfung ist heute linear; sie endet aktuell weitgehend beim Konsumenten. Als Konsequenz ist Wirtschaftswachstum – bei gleichzeitiger Reduktion des Ressourcenbedarfs – damit nicht erreichbar. Dieser Widerspruch kann durch Kreislaufwirtschaft, die sich durch Entschleunigung, Verringerung und Schließung von Energie- und Materialkreisläufen auszeichnet, aufgehoben werden. Jedoch werden bestehende Kreislaufstrategien, auch als ‚ReX-Strategien‘ bezeichnet, dabei primär als singuläre Strategie eingesetzt. Die alleinige Fokussierung einer ReX-Strategie, wie z. B. ‚Re-pair‘, führt dazu, dass die vollen ökologischen und ökonomischen Potenziale der Kreislaufwirtschaft nicht ausgenutzt werden.
Zur Ausschöpfung dieser Potenziale bedarf es der Gestaltung von Wertschöpfungssystemen, die eine parallele Integration mehrerer Kreislaufstrategien ermöglichen. Dabei stellen das Fehlen einer geeigneten multikriteriellen Entscheidungsunterstützung zur Bestimmung der ökologisch und ökonomisch optimalen ReX-Strategie, die mangelnde Vernetzung der Produktlebenszyklen und der zugehörigen IT-Systeme sowie die Einschränkungen durch lineare, nicht skalierbare Produktionssysteme Herausforderungen dar. Um diese Einschränkungen herkömmlicher Ansätze aufzulösen, ist es das Ziel dieses Forschungsvorhabens, ein datenbasiertes integriertes Wertschöpfungssystem der multidimensionalen Kreislaufwirtschaft zu entwickeln.

Lösungsweg:
Mithilfe eines KI-Modells wird eine prädiktive Vorhersage der Kreislaufwirtschaftsaufwände für Produkte möglich, die sich noch im Nutzungszyklus befinden. Die Auswahl der ökologisch und ökonomisch optimalen ReX-Strategie erfolgt in einem datenbasierten, multikriteriellen Entscheidungsmodell. Durch die daraus entstehenden Überschneidungen mehrerer Produktlebenszyklen bildet die Entwicklung einer multizirkulären Auftragsabwicklung, parallel zu einer skalierbaren hybriden Produktion, die Grundlage dieses Projekts. Darüber hinaus werden die Auswirkungen auf die Produktkonfiguration und die kreislaufwirtschaftsfähigen Geschäftsmodelle untersucht. Durch eine praxisnahe operative, validierte Implementierung wird die Umsetzbarkeit des Vorhabens verdeutlicht und ein breiter Transfer in weite Teile der deutschen Industrie ermöglicht.

Erwartetes Ergebnis:
Konkret werden durch den Lösungsansatz folgende Ergebnisse angestrebt:

    Datenbasiertes Entscheidungsmodell

    Gestaltung eines datenbasierten Entscheidungsmodells, das die optimale Auswahl der ReX-Strategie und dazugehörige Beschaffungs- und Ressourcennotwendigkeiten basierend auf Daten eines Produktzwillings und den Eigenschaften des Wertschöpfungssystems realisiert. Dies ermöglicht eine wettbewerbsfähige Kreislaufwirtschaft unter Berücksichtigung ökologischer Faktoren und den daraus resultierenden höheren Durchdringungsgrad von Kreislaufprodukten.
     
    Multizirkuläre Auftragsabwicklung

    Neben dem datenbasierten Entscheidungsmodell zur Auswahl der optimalen ReX-Strategie werden die notwendigen Aufgaben der multizirkulären Auftragsabwicklung entwickelt. Dabei werden bestehende Funktionsmodule der IT-Systeme S4/HANA und Digital Manufacturing Cloud (DMC) von SAP adaptiert, sodass eine datenbasierte Unterstützung der zirkulären Auftragsabwicklung möglich ist. Durch die angestrebte Modularisierung der IT-Systemlandschaft der multizirkulären Auftragsabwicklung können die Forschungsergebnisse auf andere IT-Lösungsanbieter transferiert werden.
     
    Skalierbares hybrides Produktionssystem

    Das skalierbare hybride Produktionssystem, das eine flexible simultane Demontage, Aufbereitung und Neuproduktion fokussiert, wird durch IT-Systeme unterstützt. Die Stationskonzepte werden durch eine integrierte datenbasierte Entscheidungsunterstützung zur Bestimmung der ökologisch und ökonomisch optimalen Demontagetiefe befähigt. Dadurch wird eine Flexibilität auf zunehmende Stückzahl von ReX-Produkten ermöglicht und infolgedessen eine wettbewerbsfähige Produktion von Kreislaufprodukten sichergestellt.
     
    Nachhaltige Produktkonfiguration

    Die ökologische und ökonomische Effizienz des multidimensionalen Wertschöpfungssystems wird durch die Gestaltung kreislaufgerechter Produkte unterstützt. Sichergestellt wird dies durch die Konzeptionierung eines datenbasierten Vorgehens zur Multi-Parameter-Konfiguration von Produkten bezüglich der Materialzusammensetzung und kreislaufgerechter Produktmerkmale.
     
    Re-X Prediction

    Mittels der prädiktiven Vorhersage der ReX-Aufwände durch ein KI-Modell basierend auf einem digitalen Produktzwilling wird eine voraussagende Planung der optimalen ReX-Strategie befähigt.
     
    Service-Sustainability-Geschäftsmodell

    Die Ergebnisse fließen in das Geschäftsmodell ein, das verschiedene Servicebündel mit variierenden monetären und nachhaltigkeitsorientierten Eigenschaften definiert und die Kund:innen durch die Produktwiederverwendung zum nachhaltigen Handeln befähigt.
     
    Erlebbare Demonstratoren

    Die Implementierung in der erlebbaren Demonstrationsfabrik in Aachen dient als Successful Practice zur Entwicklung einer industriellen Skalierung der Kreislaufwirtschaft sowie als Ausgangspunkt der Transformation von der linearen zur zirkulären Wertschöpfung. Diese Implementierung ermöglicht die Ableitung eines operativ validierten Leitfadens zur Gestaltung des kreislaufwirtschaftsorientierten Wertschöpfungssystems.

Nutzen für die Zielgruppe

Das wirtschaftliche Verwertungspotenzial resultiert aus der intensiven Einbindung der Projektpartner und den umfänglichen Transfermaßnahmen, sodass die generierten Ergebnisse während und nach Projektende für die Implementierung wettbewerbsfähiger ReX-Strategien genutzt werden können. Miele nutzt die Ergebnisse zur Skalierung eines nachhaltigen Geschäftsmodells, sodass zusätzliches Umsatzwachstum bei simultaner Reduktion des Materialbedarfs ermöglicht wird. Forcam und All for One nutzen die Ergebnisse zur Weiterentwicklung ihres IT-Produktportfolios zu kreislaufbefähigenden IT-Systemen. Klima.Metrix fokussiert in der Verwertung der Ergebnisse die Weiterentwicklung ihrer aktuellen Softwarelösung zur automatisierten CO2-Bilanzierung hin zu einer ganzheitlichen datenbasierten Entscheidungsunterstützung für ökologisch orientierte Wertschöpfungsketten. Alle drei IT-Anbieter befähigen somit die vielfältigen bestehenden und neuen Kunden zu ökologischerem Handeln. Das entwickelte KI-Modell von IconPro kann als Enabler von datenbasierten ReX-Strategien weiterverwendet werden. Insbesondere die Übertragbarkeit der kreislaufbefähigenden IT-Produkte auf andere Anwenderunternehmen ermöglicht die praxisnahe Skalierbarkeit der Kreislaufwirtschaft durch die Nutzung digitaler Technologien. Die Transfermaßnahmen in Form der auch für Projektexterne zugänglichen Demonstrationsfabriken (inkl. eines Planspiels) ermöglichen zusätzlich die breite, praxisnahe Verbreitung der Ergebnisse. Ein zentrales Ergebnis des Forschungsvorhabens bildet zusätzlich der industrieerprobte Leitfaden zur eigenständigen Implementierung des Wertschöpfungssystems.

Das wissenschaftliche Verwertungspotenzial resultiert aus der Integration der Prozesse der multizirkulären Auftragsabwicklung in das etablierte Aachener PPS-Modell und die Weiterentwicklung des Aachener Fabrikplanungsvorgehens um Module zur Planung ReX-befähigter Produktionen. Zusätzlich erfolgt die Einbindung der Forschungsergebnisse in studentische und berufsbegleitende Qualifikationsmaßnahmen beider Forschungspartner und der Weiterverwertung in Publikationen, Dissertationen und Fachvorträgen.

Projektpartner:

    All For One Group SE, Filderstadt-Bernhausen
    FORCAM-ENISCO GmbH, Ravensburg
    IconPro GmbH, Aachen
    Klima.Metrix GmbH, Berlin
    Miele & Cie. KG, Gütersloh
    Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen, Aachen

Assoziierte Partner

    ANTICIPATE GmbH, Aachen
    Climatiq Technologies GmbH, Berlin
    DFA Demonstrationsfabrik Aachen GmbH, Aachen
    Gevag GmbH, Hagen
    Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der Technischen Universität Braunschweig
    iPoint-systems GmbH, Reutlingen
    myOpenFactory Software GmbH, Aachen
    SAP Deutschland SE & Co. KG, Walldorf
    SEEBURGER AG, Bretten
    Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Lemgo
    Westfälische Hochschule, Bocholt
    XL Assembly GmbH, Aachen

Dies ist ein Konferenzbeitrag des 18th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing INCOM 2024 in Wien, 28.-30.08.2024, der danach online als wiss. Artikel veröffentlicht wurde.

Funded by: Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK) based on a resolution of the German Bundestag under the funding number 01MN23022A.

DiCES
Digital Transformation of Circular Economy for Industrial Sustainability

Duration:
01.06.2023 – 30.05.2026

Funding no.:
01MN23022A

Project homepage:
project-dices.de 

The aim of the research project 'DiCES' is to develop a data-based integrated value creation system of the multidimensional circular economy for manufacturing companies, which makes true circular economy completely part of the operational order processing of companies.

Initial situation:

Today, industrial value creation is linear; it currently largely ends with the consumer. As a consequence, economic growth - with a simultaneous reduction in the demand for resources - is not achievable. This contradiction can be eliminated by a circular economy, which is characterized by deceleration, reduction and closure of energy and material cycles. However, existing circular strategies, also referred to as 'ReX strategies', are used primarily as a singular strategy in this regard. Focusing solely on a ReX strategy, such as 're-pair', results in the full environmental and economic potentials of the circular economy not being exploited.
Exploiting this potential requires the design of value creation systems that enable the parallel integration of multiple closed-loop strategies. In this context, the lack of suitable multi-criteria decision support for determining the ecologically and economically optimal ReX strategy, the lack of networking between product life cycles and the associated IT systems, and the limitations imposed by linear, non-scalable production systems pose challenges. To resolve these limitations of conventional approaches, the goal of this research project is to develop a data-based integrated value chain system of the multidimensional circular economy.

Solution approach:
With the help of an AI model, predictive forecasting of the circular economy effort for products that are still in the use cycle becomes possible. A data-based, multi-criteria decision model is used to select the ecologically and economically optimal ReX strategy. Due to the resulting overlap of several product life cycles, the development of a multi-circular order processing and a scalable hybrid production form the basis of this project. In addition, the impact on product configuration and circular economy-enabled business models will be investigated. A practical operational, validated implementation will illustrate the feasibility of the project and enable a broad transfer to large parts of the German industry.

Expected result:
The solution approach seeks the following results:

    Data-based decision model

    Design of a data-based decision model that realizes the optimal selection of the ReX strategy and associated procurement and resource needs based on data of a product twin and the characteristics of the value creation system. This enables a competitive circular economy considering ecological factors and the resulting higher penetration rate of circular products.
     
    Multicircular order processing

    In addition to the data-based decision model for selecting the optimal ReX strategy, the necessary tasks for multi-circular order processing will be developed. Existing function modules of the S4/HANA and Digital Manufacturing Cloud (DMC) IT systems from SAP will be adapted so that data-based support of circular order processing is possible. Through the intended modularization of the IT system landscape of multi-circular order processing, the research results can be transferred to other IT solution providers.
     
    Scalable hybrid production system

    The scalable hybrid production system, which focuses on flexible simultaneous dismantling, processing and new production, is supported by IT systems. The station concepts are enabled by integrated data-based decision support to determine the ecologically and economically optimal dismantling depth. This enables flexibility to increasing numbers of ReX products and consequently ensures competitive production of recycled products.
     
    Sustainable product configuration

    The ecological and economic efficiency of the multidimensional value creation system is supported by the design of cycle-compatible products. This is ensured by the conceptual design of a data-based procedure for the multi-parameter configuration of products with regard to material composition and cycle-compatible product characteristics.
     
    Re-X Prediction

    Using predictive forecasting of ReX effort by an AI model based on a digital product twin, predictive planning of the optimal ReX strategy is empowered.
     
    Service Sustainability Business Model

    The results are incorporated into the business model, which defines different service bundles with varying monetary and sustainability-oriented characteristics and empowers customers to act sustainably through product reuse.
     
    Experiential demonstrators

    The implementation in the tangible demonstration factory in Aachen serves as a successful practice for the development of an industrial scaling of the circular economy as well as a starting point for the transformation from linear to circular value creation. This implementation enables the derivation of an operationally validated guideline for the design of the circular economy-oriented value creation system.

Benefits for the target group:

The economic exploitation potential results from the intensive involvement of the project partners and the extensive transfer measures, so that the generated results can be used during and after the end of the project for the implementation of competitive ReX strategies. Miele uses the results to scale up a sustainable business model, enabling additional sales growth while simultaneously reducing material requirements. Forcam and All for One use the results to further develop their IT product portfolios into IT systems that enable recycling. Klima.Metrix focuses on the further development of its current software solution for automated CO2 balancing to a holistic data-based decision support for ecologically oriented value chains. All three IT providers are thus empowering their diverse existing and new customers to act more ecologically. The developed AI model of IconPro can be further used as an enabler of data-based ReX strategies. In particular, the transferability of the circular-enabling IT products to other user companies enables the practical scalability of the circular economy through the use of digital technologies. The transfer measures in the form of the demonstration factories (including a business game), which are also accessible to those outside the project, additionally enable the broad, practical dissemination of the results. A central result of the research project is also the industry-tested guide for independent implementation of the value creation system.
The scientific exploitation potential results from the integration of the processes of multicircular order processing into the established Aachen PPS model and the further development of the Aachen factory planning procedure by modules for the planning of ReX-enabled productions. In addition, the research results are integrated into student and in-service qualification measures of both research partners and further exploited in publications, dissertations and specialist lectures.

Project partners:

    All For One Group SE, Filderstadt-Bernhausen
    FORCAM-ENISCO GmbH, Ravensburg
    IconPro GmbH, Aachen
    Klima.Metrix GmbH, Berlin
    Miele & Cie. KG, Gütersloh
    Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL) of RWTH Aachen University, Aachen

Associated partners:

    ANTICIPATE GmbH, Aachen
    Climatiq Technologies GmbH, Berlin
    DFA Demonstrationsfabrik Aachen GmbH, Aachen
    Gevag GmbH, Hagen
    Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der Technischen Universität Braunschweig
    iPoint-systems GmbH, Reutlingen
    myOpenFactory Software GmbH, Aachen
    SAP Deutschland SE & Co. KG, Walldorf
    SEEBURGER AG, Bretten
    Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Lemgo
    Westfälische Hochschule, Bocholt
    XL Assembly GmbH, Aachen

This is a conference paper from the 18th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing INCOM 2024 in Vienna, 28-30.08.2024, which was subsequently published online as a scientific article.